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使用 h2o 進行網格搜尋

既然你已經成功用 h2o 訓練出隨機森林模型,你也可以把同樣的概念套用到其他演算法,例如 Deep Learning。在這個練習中,你要套用網格搜尋(grid search)來調整模型。

請記住,梯度提升模型有 learn_rate 這個超參數,而深度學習模型則使用 rate 這個超參數。

h2o 函式庫已為你載入並完成初始化。

本練習屬於課程

R 的超參數調校

檢視課程

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# Define hyperparameters
dl_params <- ___(___ = c(0.001, 0.005, 0.01))
編輯並執行程式碼